最佳预测分析工具/平台（2023年）
Best predictive analysis tool/platform (2023)
预测分析是一种我们几乎不加思考地使用的标准工具。预测分析使用数据挖掘、统计学、机器学习、数学建模和人工智能的方法，对无法预知的事件进行未来预测。它使用历史数据来创建预测。例如，在市场上预测某一天某个产品（比如花卉）的销售情况，如果是情人节，玫瑰花的销量肯定会更高！很明显，在特殊的日子里，花卉销售量会比平常日子更高。
预测分析旨在确定影响因素，收集数据，并应用机器学习、数据挖掘、预测建模和其他分析方法来预测未来。从数据中获得的见解包括过去可能未被理解的各个方面之间的模式和关系。发现这些隐藏的想法比你想象的更有价值。企业使用预测分析来改善运营并实现目标。预测分析可以利用结构化和非结构化数据洞察。
预测分析、深度学习和人工智能之间存在什么关系？
研究计算机如何识别语音或做出决策，例如，属于计算机科学领域的人工智能范畴。人工智能通过获取知识，然后将其应用于新的判断来获得知识。通过教会计算机像人类一样甚至更好地回答问题，人工智能（AI）旨在找到最佳答案。
它涉及使用算法来查找和分析数据模式以预测未来事件。为了使机器学习能够识别常见模式，必须处理大量数据集。通过实践，机器获取信息、技能（或数据）。
深度学习是一种经常与文本、音频、视觉或图像数据一起使用的机器学习方法。深度学习需要大量数据来理解复杂操作，例如区分自行车图像和摩托车图像。
高级分析，通常称为预测分析，使用机器学习、统计学和历史数据来预测未来的概率和趋势。它还超越其他机器学习方法，推荐可能影响未来事件走向的行动。
人工智能和机器学习都在预测分析中使用。实际上，分析工具会生成一个预测分数，建议最终用户采取何种步骤。简而言之，人工智能是机器学习和预测分析的通用术语。
算法和模型
预测分析使用机器学习、数据挖掘、统计学、分析和建模等多种方法。机器学习和深度学习模型是预测算法的两个主要类别。本文描述了其中一些模型。尽管它们各有优势和劣势，但它们都具备可以根据特定行业的特定标准进行重用和训练的能力。数据收集、预处理、建模和部署是预测分析迭代过程中的步骤，其结果是输出。我们可以自动化该过程，根据不断输入的新数据持续提供预测。
一旦建立了模型，我们可以输入新数据生成预测，而无需重复训练过程。然而，这种方法的缺点是需要大量数据进行训练。由于预测分析依赖于机器学习算法，因此需要准确的数据分类标签才能正常准确地运行。模型从一个场景推广到另一个场景的能力不足引发了关于泛化能力的担忧。尽管预测分析模型的适用性的发现存在特定问题，但这些问题有时可以通过使用转移学习等技术来解决。
预测分析模型
分类模型
这是其中最简单的模型之一。它根据从旧数据中学到的知识对新数据进行分类。一些分类技术包括决策树和支持向量机。它们可以通过回答二元问题（如真/假和是/否）用于多类和二分类。
聚类模型
聚类模型根据数据点的共享属性对其进行聚类。它是一种无监督学习算法，与有监督分类相对。虽然有许多聚类算法，但没有一个可以被视为适用于所有应用场景的最佳算法。
预测模型
它处理度量值的预测，根据先前数据的教训为新数据计算数值，是最流行的预测分析方法之一。任何具有数值数据访问权限的地方都可以使用它。
异常值模型
顾名思义，它基于数据集中的异常数据项。数据输入错误、测量误差、实验误差、数据处理错误、采样误差或自然误差都可以被视为异常值。尽管某些异常值可能导致性能和准确性下降，但其他异常值有助于发现独特性或观察新的推理。
时间序列模型
以时间段作为输入参数，可以应用于任何数据点序列。它从历史数据中创建一个数值度量，然后使用该度量来预测未来数据。
最佳预测分析工具和平台
H2O无人驾驶AI
H2O是预测分析领域的新秀，凭借一款备受欢迎的开源解决方案而声名大噪。该公司的H2O无人驾驶AI通过开源和定制配方，简化了专业人士和公民数据科学家的人工智能开发和预测分析。该组织还提供了各种功能，如因果图、LIME、Shapley和决策树代理方法，以便更容易地将可解释性纳入预测分析模型。该平台还具有一些用于特征工程、模型选择和参数调整、自然语言处理以及语义分析的自动化和增强功能。
IBM Watson Studio
自 1975 年成立以来，SPSS 已经发展成为领先的统计和分析程序之一。随着 IBM 在 2009 年收购 SPSS，该公司成为一家重要的预测分析解决方案提供商。IBM 将供应商的关键能力与其更现代的 Watson Studio（运行在 IBM Cloud Pak for Data 平台上）合并，以持续创新。这个简化的解决方案包括各种分析功能，包括描述性、诊断性、预测性和规范性。该平台使企业用户更好地进行协作数据科学，并简化了专业数据科学家的预测分析。此外，该平台还具有多个功能，改进了负责任和易理解的预测模型。
微软Azure机器学习
长期以来，微软一直是众多分析能力的领先者，通过其Power BI分析平台和Excel，已经成为大多数企业客户首选的前端。公司的Azure机器学习为这些关键技术增加了管理整个预测分析生命周期的功能。Azure Data Factory、Azure HDInsight 和 Azure Data Catalog 是支持技术的例子。
该公司涵盖了从专业数据科学家到企业主题专家的所有用户。此外，它还提供与各种RPA和应用程序开发工具的出色连接性，使将预测分析能力集成到工作流程和应用程序中变得更简单。
RapidMiner Studio
RapidMiner以其在数据挖掘和文本挖掘方面的基本能力，开发了一套全面的预测分析工具。这些基本特征使得从各种来源获取数据、清理数据并将其纳入不同的预测建模工作流程变得更容易。该公司提供了付费和免费版本的基本产品，使任何人都能够开始并掌握基础知识。初学者和专家都可以通过RapidMiner Notebooks轻松创建预测分析模型。此外，该公司还提供了多种增强功能，用于模型部署、模型开发和Turbo Prep（Model Ops）。一个新的特征共享库使得整个组织可以更简单地共享预测模型。在必要时，该平台还可以提供多个治理和可解释性元素。
SAP预测分析
SAP预测分析是企业应用平台如何扩展其核心产品以实现预测分析工作流程的显著示例。对于实际使用SAP部署的企业，特别是那些希望在物流、供应链和库存管理等用例中开发预测分析的企业，应考虑使用该工具。该产品于2015年推出，是在2012年首次推出的两个早期产品的基础上构建的。该应用通过多个用户界面支持业务用户和高级用户，帮助进行数据聚合、预测建模和模型分析。自动化分析使得业务用户更容易进行数据准备、建模、社交图分析、推荐和预测。专家分析则帮助专家探索各种统计方法、可视化和R编程应用。
SAS
SAS Institute是最早的统计分析工具制造商之一。它是所有类型的分析工具和方法的明确领先者，包括预测分析，并继续发明统计学家和数据科学家使用的新工具。美国政府于1966年推出了该公司工具的第一个版本，以改善医疗保健领域的数据分析。该公司的政府合同于1972年到期时正式成立。
通过使用当代数据堆栈、丰富的工作流程和更简洁的部署，该组织已经现代化了其基本工具集。该公司为不同行业提供数百种工具。SAS Visual Data Science、SAS Data Science Programming、SAS Visual Data Decisioning和SAS Visual Machine Learning是该公司的核心预测分析产品。为了简化在众多工作流程中创建和实施预测分析，该组织与顶级云服务提供商和企业软件平台保持密切联系。
TIBCO Statistica
该产品内置了多种协作和工作流功能，以实现整个公司的商业智能，TIBCO非常强调可用性。这使得如果你预计将该工具用于经验较少的员工，这将是一个明智的决策。此外，它与各种其他分析工具进行接口对接，使其功能扩展变得简单。这是列表上唯一明确强调其物联网/嵌入式功能的工具。
Oracle DataScience
Oracle通过收购备受赞誉的初创公司DataScience进入了预测分析领域，此后该公司不断壮大并发展其产品组合。使用Oracle的云服务和数据库的企业将从该解决方案中获益最多。
TIBCO的WebFOCUS
在被TIBCO收购之前，Information Builders是WebFOCUS的前任所有者。TIBCO提供了全套BI分析和数据管理工具。这些产品提供了预测分析功能。如果你正在寻找一个端到端的数据解决方案，这可能是一个合适的选择。此外，它还为企业用户和经验丰富的数据科学家提供工具。对于那些员工具有不同级别数据经验的企业来说，这是一个非常全面的选择。定价只能根据要求进行访问，就像列表上的许多其他项目一样。
KNIME Analytics Platform
KNIME为其Analytics Platform解决方案提供了开源版本和商业支持版本。虽然还提供了诸如机器学习（ML）自动化等尖端功能，但KNIME产品通常被认为是表面的。它还具有预测分析功能，使其成为创建未来业务路线图的有效工具。
Dataiku
Dataiku Data Science Studio（DSS）是另一个非常适合具有强大AI协作能力的平台的选择。该产品正在解决过去的生产可扩展性问题。
FICO Predictive Analytics
对于以决策管理为基础的功能，FICO Predictive Analytics平台是一个明智的解决方案，尤其适用于金融服务行业的企业。
Altair Datawatch Knowledge
Altair的Datawatch通过灵活的框架和策略强调，提供了Knowledge Studio来解决业务问题并预测数据结果。该工具的用户界面易用性一直受到用户的赞誉。
Alteryx
Alteryx Analytic Process Automation平台专注于无代码和低代码分析构建块，以创建可重复使用的工作流程。该平台适用于希望向所有部门提供自助数据科学和分析的企业。为了帮助公民数据工作者开发预测模型，Alteryx还利用了增强的机器学习。
Databricks
Databricks Lakehouse在云部署中提供了一个统一的数据平台，将数据仓库和人工智能用例合并到一个平台上。数据湖和数据仓库被集成到Lakehouse平台上。使用开源技术Delta Lake构建了仓库的结构化事务层。该公司声称其可用格式存储层为批处理和流式操作提供可靠性、安全性和性能。它还可以通过提供一个单一的位置来消除数据孤立，用于结构化、半结构化和非结构化数据。
DataRobot
DataRobot的AI云平台可以让所有用户，包括数据科学家和分析专业人员、IT和DevOps团队、高管和信息工作者进行协作。该平台提供可靠的AI服务、数据工程、机器学习、MLOps和决策智能。该服务还提供了一个无代码应用构建器、AI应用和决策流程，用于自动生成规则以自动化决策以支持决策智能。根据公司的说法，这使得商业用户更容易做出基于AI的决策，因为他们可以使用模型创建AI应用而无需编写任何额外的代码。
Tableau
Tableau是一个完整的数据和分析平台，集成了API、安全性、治理和合规性。根据该公司的说法，Tableau通过创建控件、规则和可重复的程序，为集成、访问和监管建立了信任和信心。数据准备、CRM分析、服务器管理和嵌入式分析只是该平台个别组件中的一部分。
Sisense
据该公司称，Sisense的Fusion平台将定制分析功能整合到产品和应用程序中，使分析变得简单易用。嵌入式、Infusion应用和分析是用于数据分析的三个平台组件。用户可以使用嵌入式功能将白标签分析集成到工作流程和应用程序中。
用户可以使用Infusion应用程序分析Slack、Google幻灯片、Microsoft Teams和Salesforce，并通过自然语言搜索提出查询。除了自助仪表板和应用程序外，分析还提供了面向代码、低代码和无代码的解决方案，用于分析和可视化大量数据。此外，该服务还包括面向代码的机器学习技术和内置的统计和预测分析工具。
AdvancedMiner
只需一个工具即可进行数据处理、分析和建模！旨在使用预测模型。支持所有分析任务：数据转换、文件和数据库系统，可以从中提取和保存数据，对信息应用各种操作，如分割、合并和抽样构建著名的统计模型、聚类分析、变量重要性分析以及模型质量的比较和评估。由于用户友好的工作流界面，您可以全面了解您的所有数据等等。
Lexalytics
Lexalytics（前身为Semantria）是一家以软件即服务和服务提供者为主的公司，专注于基于云的文本分析和情感分析。该商业智能/分析应用程序提供了一种简单的方法，从大量非结构化文本中解码有深度的信息和情感分析。
他们提供了一个Microsoft Excel插件，使企业能够在不集成任何系统的情况下使用文本分析。开发人员还可以使用Semantria的REST API进行直接集成，该API支持Java、.NET、PHP等多种语言。用户可以对材料进行分类、创建查询、提取命名实体、查找内容主题，并为每个元素计算情感评分。
Panoply
Panoply是一个基于云的智能端到端数据管理系统，可以在不使用ETL的情况下将数据从源头处理到分析。Panoply作为一个全面的数据管理系统，提供了数据集成、链接、转换、仓储等工具。该供应商声称Panoply提供了世界上唯一的统一ELT和智能数据仓库，利用机器学习和自然语言处理加速从原始数据到分析的过渡。
Amazon Forecast
Amazon Forecast是一个完全托管的服务，利用机器学习来生成精确的预测。对于组织来说，Amazon Forecast可以使用历史时间序列数据（例如价格、促销和经济绩效指标）进行准确的估计。
OpenText Magellan
OpenText Magellan是一个灵活的人工智能和分析平台，具有获取、合并、管理和分析存储在企业信息管理系统中的大数据和大内容的能力。Magellan提供自动化、业务优化和机器辅助决策。它结合开源机器学习和高级分析、企业级商业智能等功能。
Logi Info (Logi Analytics Platform)
Logi Info是一个面向应用程序团队的开发级分析平台，用于快速开发、部署和支持关键任务的应用程序。通过保持嵌入式方法，Logi帮助企业构建更有价值、持久的应用程序。该供应商专注于增强嵌入式分析功能，以更快地增加其客户应用程序的价值。制造商声称Logi使客户能够使用其现有的基础架构、数据和作者工具进行数据查询和可视化。
Logi专为应用程序所有者设计，他们试图创建和维护一个能够根据最终用户不断变化的分析需求进行扩展的解决方案，并且意识到预打包的分析的局限性不允许进行定制。
MicroStrategy Analytics
MicroStrategy创建了免费的MicroStrategy Analytics Desktop发现和可视化工具，它与平台的其他部分没有完全连接。MicroStrategy的强大的移动和云能力使其平台与众不同。MicroStrategy提供的云服务与众不同，它们将软件托管在自己的数据中心，并允许客户在本地维护数据，以消除安全担忧。
